基于邻域分类AUC的属性选择方法

• 作者: 张艳芹
• 来源期刊: 天津理工大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 属性选择 启发式算法 邻域分类器
• 年，卷（期）: 2018,（3）
• 页码范围: 30-33
• 页数: 4页
• 分类号: TP18
• 字数: 2931字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-095X.2018.03.007

摘要

为了提升邻域分类器的分类性能,提出了一种利用邻域AUC作为分类性能度量指标的启发式是属性选择算法.首先,利用邻域分类器得到邻域AUC,然后在此基础上,借助贪心搜索策略,逐步加入使得邻域AUC尽可能大的属性,当邻域AUC不再增大时,算法终止.在7个UCI数据集上的实验结果表明,使用邻域AUC属性选择算法,可以在使用较少属性个数的基础上,有效地提升邻域分类器的分类性能.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张艳芹	徐州工程学院经济学院	13	42	3.0	6.0